Manual de Introducción a los Sistemas de Trading

© 2008, Editorial Hispafinanzas Título Original: Manual de Introducción a los Sistemas de Trading © De esta edición: 2...

Author: Editorial Hispafinanzas

124 downloads 1029 Views 1MB Size Report

This content was uploaded by our users and we assume good faith they have the permission to share this book. If you own the copyright to this book and it is wrongfully on our website, we offer a simple DMCA procedure to remove your content from our site. Start by pressing the button below!
Report copyright / DMCA form

DOWNLOAD PDF

© 2008, Editorial Hispafinanzas Título Original: Manual de Introducción a los Sistemas de Trading

© De esta edición: 2008, Editorial Hispafinanzas Tradesolver S.L Calle Albert Einstein 15, Parque Tecnológico de Alava Edificio C.E.I.A. Ofic. 212-214 C.P. 01510 Miñano (Alava) Spain Teléfóno: ++34 945 065306

Adaptación de la cubierta: Hispafinanzas.com ISBN: 84-93-64970-8 Registro Legal: 08/36360 Editado, compilado e impreso en formato .pdf en España por Tradesolver S.L. Printed in Spain

Primera Edición, abril del 2008 Queda prohibida, salvo excepción prevista en la ley, cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública y transformación de esta obra sin contar con autorización de los titulares de propiedad intelectual. La infracción de los derechos mencionados puede ser constitutiva de delito contra la propiedad intelectual (arts 270 y sgts. Código Penal) El comprador de esta obra se hace responsable de las consecuencias legales e indemnizaciones a los titulares si se demuestra técnicamente, que el codificado específico de este documento ha sido reproducido sin autorización expresa de los titulares según se informa en el párrafo anterior.

Manual de Introducción a los Sistemas de Trading

www.hispafinanzas.com

TABLA DE CONTENIDOS 1. EVOLUCIÓN NATURAL DEL TRADER DE SISTEMAS. ................................................ 4 2. TIPOLOGÍA BÁSICA DE SISTEMAS DE TRADING. .................................................... 10 2.1.

CLASIFICACIÓN POR EL GRADO DE DISCRECIONALIDAD ........................................................ 10

2.2.

CLASIFICACIÓN POR SERIES DE COTIZACIONES Y POSICIONAMIENTO .................................... 11

2.3.

CLASIFICACIÓN DE CHARLIE F. WRIGHT ................................................................................ 11

2.4.

MARKET FACILITATION Y SISTEMAS A FAVOR DE TENDENCIAS ............................................. 13

2.5.

RESTO DE SISTEMAS............................................................................................................. 13

2.6.

RESUMEN DEL CAPÍTULO ..................................................................................................... 16

3. OPTIMIZACIÓN: ROBUSTEZ VS SOBREOPTIMIZACÓN. ........................................ 17 4. FASES Y HERRAMIENTAS PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS ...................... 23 5. EVALUACIÓN DE LOS RESULTADOS ............................................................................ 28 6. EXPERIENCIA REAL CON LOS SISTEMAS DE TRADING. ........................................ 38 7. CÓDIGO EASYLANGUAGE DE SISTEMAS DE TRADING. ......................................... 40 2.7.

Sistema 1 para el Bund en 60 minutos: ................................................................................. 40

2.8.

Sistema 2 para el Dax en 30 minutos. ................................................................................... 41

3



1. EVOLUCIÓN NATURAL DEL TRADER DE SISTEMAS.

El objeto del primer capitulo es el establecimiento de las diferentes fases por las que pasa el Operador o Trader. Consiste tanto en una categorización, como en un proceso evolutivo. Cuando hablamos de Traders, nos viene a la cabeza la imagen de una persona que trabaja para una Institución Financiera, con 10 pantallas de las que no se despega y con un importante nivel de estrés. En este capítulo, me voy a referir tanto a los Traders Profesionales como a los que operan desde sus casas, ya sea a tiempo completo o parcial. Cualquier persona que compre o venda un simple lote de acciones, para beneficiarse de la diferencia de precios entre compra y venta se puede considerar un Trader. Según esta amplia definición, establecida por Charlie F. Wright (www.elitetrader.com), existen cuatro tipos de Traders: el Discrecional, el Técnico, el Iniciado en Sistemas y el Experto en Sistemas. La diferencia entre estas cuatro categorías no siempre está clara y en muchas ocasiones podemos encontrar Traders que creen estar en la tercera o cuarta categoría cuando realmente están en la segunda. Para llegar a ser un buen Trader de Sistemas hay que pasar por las cuatro etapas, no conviene saltarse ninguna, y nuestro objetivo está en minimizar la pérdida de tiempo y dinero que produce el paso por cada una de las fases.

Según muchos Traders de reconocido prestigio, la mejor universidad para el estudio del Trading es la propia operativa, el día a día en los mercados. Si usted se encuentra en la primera fase, intente llegar a la cuarta, de la forma más rápida y con la menor pérdida posible. Si por el contrario se encuentra en la tercera o la cuarta seguro que se identifica con esta clasificación y reconoce haber pasado por las etapas anteriores. El tiempo dedicado a cada una de las fases depende de la habilidad de cada Trader y del tiempo libre del que disponga para analizar su operativa y mejorar su formación.

Pero antes de abordar el tema que nos concierne, queremos dedicar una especial mención a quien hoy día se considera el creador del primer sistema de trading y padre de los seguidores de tendencia, éste no es otro que el magnifico Richard Donchian, licenciado en económicas por la Universidad de Yale, que en el año 1974 publicó en la revista Futures lo que hoy día se conoce como el sistema de cruce de medias de 5 y 20 sesiones, además de realizar distintos escritos que hablaban sobre la diversificación con futuros a la hora de gestionar carteras de activos, mucho antes de que se publicara la teoría moderna de carteras y quien difundió todas sus teorías que aplicaba a la hora de gestionar sus fondos para que fueran usadas por todo el mundo, casi lo contrario de lo que hoy día hace gente como David. E. Shaw con su hedge fund, rodeado siempre de misterio que nunca revela su composición de su cartera. http://en.wikipedia.org/wiki/David_E._Shaw , http://www.deshaw.com/ .

4



Richard Donchian.

David. E. Shaw .

1.1. TRADER DISCRECIONAL. ”La gente quiere gurús, por lo que éstos seguirán llegando. Todo Trader debe darse cuenta que, a largo plazo, ningún gurú le va a hacer rico. Debemos aprender a operar de forma independiente”.

Alexander Elder

El Trader discrecional utiliza una combinación de intuición, consejos de expertos y amigos, y en definitiva, un conjunto de datos no objetivos para entrar y salir del mercado. No tienen un conjunto de reglas definido, por lo que nuestras reglas se irán modificando constantemente con el riesgo que esto conlleva. El Trader discrecional se mueve por impulsos, por los comentarios de los gurús, por las recomendaciones de la prensa salmón y de los Brokers, incluso por los comentarios de los amigos. Sea cual fuere el método que utilizamos lo cambiaremos inmediatamente si comenzamos a perder dinero, creando una cadena que acabará cuando hayamos perdido suficiente dinero como para pensar que algo no va bien en nuestro enfoque global. Generalmente el Trader Discrecional, debido a que estamos en una fase de iniciación opera en contado, compra y vende acciones y todavía no maneja la operativa a Corto, ni utiliza derivados financieros. Es un enamorado de las emociones fuertes, necesita estar siempre en el mercado y es incapaz de mantener su dinero en liquidez, todavía no ha entendido que además de comprar o vender, también existe la opción de mantenerse fuera del mercado. Este tipo de Trader hace operaciones siguiendo las recomendaciones que oye en radio y lee en la prensa. El resultado se lo pueden imaginar. Tampoco se confunda si en un mercado alcista, gana dinero con dichas recomendaciones, no ha ganado dinero por las recomendaciones de los siempre-alcistas, ha ganado dinero por el mercado en el que ha operado. Hay que tener muy poco cerebro, o mucha mala suerte, para perder dinero, comprando acciones, en un mercado alcista. Un trader discrecional puede ganar dinero en una operación, incluso en un conjunto de operaciones consecutivas, pero a largo plazo está predeterminado a perder dinero, y reconocer que la falta de reglas determinadas es perjudicial para nuestra cuenta corriente. Esto le lleva a empezar a buscar otros métodos y en ese momento se encuentra con los indicadores técnicos, que empieza a mezclar con las reglas que ha venido usando hasta el momento. Si vemos que nuestro gurú favorito recomienda comprar BBVA y además vemos que el RSI está en sobreventa, ya tenemos la excusa perfecta para comprar. De esta forma hemos añadido un

5



componente más objetivo a nuestra operativa y ya nos sentimos preparados para actuar en el mercado y recuperar todo el dinero que hemos perdido.

1.2. TRADER TÉCNICO. “Me di cuenta desde una perspectiva técnica que, los gráficos dicen la verdad, no mienten. Los gráficos nunca están equivocados”. Oliver Vélez.

El Trader Técnico empieza a darse cuenta de que el uso de reglas es muy importante y que es importante utilizar parámetros de confirmación antes de realizar una operación. Ha desarrollado un conjunto de reglas, que en determinadas ocasiones sigue y en otras no, dependiendo del dinero que vaya ganando o perdiendo y sobre todo de su control emocional. Si un indicador técnico nos da una señal de compra, nos saltaremos la señal si nuestro broker no recomienda la compra. Por otro lado, si estamos comprados y vamos ganando una buena suma de dinero, nos anticipamos a la señal de venta, incumpliendo una de las grandes máximas del Trading: “Deja correr los beneficios y corta de inmediato las pérdidas”. El Trader Técnico descubre un nuevo mundo de libros, newsletters, seminarios y toda esta información empieza a presionar a nuestro Trader. Demasiada información y poco tiempo para asimilarla. MACD, RSI, SMA, EMA, ROC, DMI, ADX, MFI, ATR, SAR, CCI, son algunos ejemplos de Indicadores técnicos. Empieza a experimentar con todos ellos, y se embarca en la búsqueda del mejor indicador, aquel que nadie conoce y con el que vamos a ganar mucho dinero. La búsqueda del Santo Grial ha comenzado y el Trader se sumerge en un proceso patológico de Fascinación por los Indicadores o Síndrome del Santo Grial. Nuestro Trader asume que hay alguien en el mercado que debe saber como hacerlo, debe haber un experto, alguien que haya elaborado un Indicador mágico, por lo que el objetivo de encontrar el Super- Indicador se basa en encontrar a la persona o entidad que nos ofrezca el Santo Grial. La búsqueda es compleja pero seguro que merece la pena, en esta fase el Trader descubre los stop loss y otras técnicas de gestión del riesgo y poco a poco empieza a darse cuenta de que el Trading es un proceso más complejo que el simple uso de un Indicador. La búsqueda resulta estéril y en este proceso hemos seguido perdiendo dinero por lo que nuestra estrategia global sigue siendo errónea. El reconocimiento de que no existe un Indicador Mágico y que nunca existirá, supone un gran salto para nuestro Trader que empieza a introducirse en la siguiente etapa. Nuestro Trader se da cuenta de que debería hacer un testeo del Indicador para ver cómo ha funcionado en el pasado y utilizar estas estadísticas para saber lo que podemos esperar de nuestro Indicador en el futuro. Esto generará confianza en la operativa ya que por fin nos hemos dado cuenta de que no podemos predecir el comportamiento del mercado, por lo que simplemente necesitamos una herramienta para poder seguirlo y poner las probabilidades a nuestro favor. Hemos superado la segunda fase y empezamos a sentir la necesidad de un conjunto de reglas. Se da cuenta de la importancia que las bases de datos de precios tienen en el desarrollo de nuestra operativa y de la necesidad de aprender a desarrollar nuestro propio Sistema de Trading.

1.3. TRADER INICIADO EN SISTEMAS.

6



“Sólo aquellos que nada esperan del azar son dueños del destino“. Mathew Arnold.

Es fundamental, para el éxito en los mercados, utilizar una operativa basada en un conjunto de reglas preestablecidas, de las que no nos debemos desviar, bajo ningún concepto. Podremos, por su puesto, mejorar estas reglas, pero nunca mientras mantengamos una posición abierta en el mercado. Debemos trabajar en el desarrollo del sistema, utilizando nuestra imaginación e intuición, pero una vez que el sistema esté en marcha, debemos ser inflexibles con nuestro marco de operaciones. Si el sistema nos indica compra, debemos comprar y si el sistema nos indica venta, debemos vender. Podremos leer la prensa salmón (Expansión, Cinco Días, Gaceta de los Negocios, etc.), ver nuestro canal financiero favorito, pero nunca dejaremos que esta información influya en nuestra operativa que se debe guiar exclusivamente por nuestro Sistema. Debemos ser capaces de disociar nuestra operativa de la cultura financiera. Confiamos en nuestro Sistema porque está basado en reglas lógicas. Hemos dedicado muchas horas al desarrollo de este conjunto de reglas y las hemos probado sobre una base de datos, completamente fiable, extensa y con una muestra que incluye todas las fases del mercado (mercado alcista, bajista y lateral). Estas dos últimas características son críticas para el funcionamiento del sistema y para generar confianza en el Operador. A partir de ahora, será nuestro sistema el que dirija nuestra operativa. Hemos dejado atrás a los grandes gurús, las recomendaciones de nuestro broker, nuestra intuición y ya no nos concentramos en intentar predecir el movimiento del mercado, sino en seguir nuestro sistema y aunque sabemos que el mercado nunca replicará el pasado, es mucho más cómodo usar un sistema que ha sido probado con datos históricos que operar mediante nuestra intuición. Ahora sabemos que el éxito del sistema no está ligado exclusivamente al indicador o indicadores utilizados para generar las señales, sino a otros factores como la gestión del riesgo y la gestión monetaria.

El Trader de Sistemas se da cuenta de que la gestión del riesgo mediante el stop loss es fundamental, aunque un stop demasiado ceñido hará que muchas operaciones se cierren con este stop y que baje el resultado del sistema, mientras que un stop demasiado holgado, nos ofrece unos resultados similares al sistema original, pero no limita nuestro riesgo y en este momento es cuando entra en juego una de las partes más importantes de los sistemas de trading, la gestión monetaria o money management.

1.4. TRADER EXPERTO EN SISTEMAS. “Como las personas no cambian, si se emplean métodos suficientemente rigurosos para que el conocimiento retrospectivo no distorsione los resultados, es posible probar los sistemas y ver qué resultados habrían obtenido en el pasado para tener una idea bastante aproximada de cómo van a funcionar esos sistemas en el futuro. Ésa es nuestra principal ventaja”.

Larry Hite.

7



Estamos ya en la última fase, en la que hemos perfeccionado nuestras reglas de gestión del riesgo y hemos aprendido técnicas de gestión monetaria, operamos en diferentes mercados y probablemente usamos diferentes sistemas en cada uno de los mercados. El Trader Avanzado de Sistemas sabe que la llave de los beneficios a largo plazo está en la gestión de nuestro capital y no en la búsqueda del indicador mágico. El Trading no es diferente del resto de negocios y para sobrevivir necesitamos un buen plan de negocio y unas buenas capacidades de gestión. Ésta es, sin duda, la parte más importante de todo el modelo y al incorporarlo a nuestro sistema nos proporciona las herramientas necesarias para operar en el mercado con garantías de éxito.

La diversificación en diferentes mercados es otra garantía de éxito. Esta diversificación nos llevará a no depender de un solo mercado en nuestra operativa por lo que se suavizará nuestra curva de resultados y mejorará nuestro ratio rentabilidad-riesgo. Ejemplos de éxito de esta diversificación los tenemos en el sistema de las tortugas (www.turtletrader.com), que utilizaban un único sistema (de seguimiento de tendencia) aplicado a múltiples mercados, con una sólida base de gestión monetaria, lo que les llevó a rentabilidades anuales próximas al 100%. Además de la diversificación por mercados, también contamos con la diversificación de sistemas en un mismo mercado. Este tipo de diversificación encuentra su razón de ser en la naturaleza de los mercados, que pasan por diferentes fases, de esta forma cuando estemos en un mercado con una tendencia acentuada los Sistemas Tendenciales generarán buenas operaciones, mientras que los sistemas que buscan lateralidad o periodos con alta volatilidad perderán dinero y lo mismo cuando estemos en un periodo lateral o en un periodo con elevada volatilidad. La clave está en desarrollar un conjunto de sistemas que se complemente bien y que tengan la menor correlación posible.

También es muy importante el descubrimiento de los aspectos psicológicos del Trading, ya que tras muchos años de esfuerzo en el desarrollo de un buen sistema, cuando por fin consideremos que estamos preparados para operar en tiempo real, la única forma de conseguir que nuestra cuenta de resultados se asemeje al resultado que el sistema arroja en nuestro software es una férrea disciplina y un estricto control de nuestras emociones. Los aspectos psicológicos son constantemente infravalorados por la Industria del Trading y no forman parte de la educación del Trader Novato, lo que le convierte en presa fácil de los Traders con más experiencia.

Otro aspecto importante en la evolución del trader es la aparición de una mente crítica con todo lo que viene del exterior, como Traders no debemos creer en nada de lo que nos cuentan, debemos experimentar todo y quedarnos con lo que realmente funciona, cada vez tendremos más confianza en nuestras habilidades y menos necesidad de los apoyos externos. Debemos formarnos para no depender de nadie a la hora de generar nuestras señales de compra y venta. Otro punto importante es que lo que en un principio considerábamos esencial, la predicción del futuro, ya ha pasado a un segundo término, ya no entra dentro de nuestros objetivos.

1.5. RESUMEN DEL CAPÍTULO. En la figura 1.1 y a modo de resumen, se establecen las diferentes etapas anteriormente descritas, debajo de cada etapa están las herramientas que utilizamos para nuestra operativa en

8



cada fase y en la parte superior de la figura se muestran las principales características de los cambios producidos al pasar de una fase a otra.

Figura 1.1. Evolución natural del trader de sistemas.

9



2. TIPOLOGÍA BÁSICA DE SISTEMAS DE TRADING. Tras analizar, en el anterior capítulo, la evolución natural del Trader, desde que se inicia en los mercados hasta que obtiene los conocimientos y aptitudes necesarias para desarrollar su propio Sistema de Trading, nos vamos a centrar en los diferentes tipos de Sistemas que existen. Cualquier persona interesada en aproximarse a la operativa de Trading mediante un Sistema se va a encontrar con multitud de Sistemas y metodologías de desarrollo, por lo que se trata de una clasificación que va a ser lo más objetiva y sencilla posible, y que seguro podrá ser completada por el lector. El objetivo es meramente didáctico sin ofrecer ninguna recomendación directa sobre un sistema concreto, aunque si sobre determinados aspectos generales, a la hora de orientar en el futuro desarrollo de sistemas. Hay miles de Sistemas en el Mercado y el mejor de todos es aquel que cada Trader diseñe en función a la operativa con la que se encuentre más cómodo. No espere hacerse millonario con el sistema que alguien le ha vendido. Desarrolle sus propias reglas de trabajo. Definición de Sistema de Trading. A pesar de que, este término admite multitud de definiciones y segmentaciones, desde un punto de vista teórico, no es más que un conjunto de reglas que generan señales de entrada y salida en un determinado mercado, o para ser más exactos, señales de apertura de posiciones (largas y cortas) y de cierre de posiciones (largas y cortas). Tras esta definición, nos encontramos con una herramienta que es demasiado sencilla para su uso directo, por lo que debe ser complementado con un férreo modelo de Gestión del Riesgo (Stop loss), un buen sistema de Gestión Monetaria (Money Management) y una buena base de Psicología aplicada.

2.1.

CLASIFICACIÓN POR EL GRADO DE DISCRECIONALIDAD

-Sistemas Mecánicos (Mechanical Trading Systems). Son los sistemas a los que haré referencia en este y en sucesivos capítulos y como su propio nombre indica, las señales se generan de forma mecánica, es decir, que una vez desarrollado el conjunto de reglas, las órdenes se irán generando sin necesidad de nuestra intervención, por lo que nosotros, simplemente, nos dedicaremos a colocarlas en el mercado. Las ventajas de este tipo de Sistemas son las desventajas de los Sistemas discrecionales y viceversa. Dentro de esta categoría tendríamos los Sistemas de Trading Automáticos, que se caracterizan por el envío directo de las órdenes al broker, sin necesidad de que el operador introduzca las órdenes, ahorrando tiempo, y salvando el principal obstáculo con el que nos enfrentamos al empezar a operar, nosotros mismos. -Sistemas Discrecionales (Discretional Trading Systems). En ellos el Trader se basa en unas reglas a las que aplica su intuición ante cada operación en el mercado. Su gran ventaja está en la flexibilidad y adaptación a los cambios en los mercados. Sus inconvenientes están en la necesidad de tomar decisiones de forma constante, decisiones que afectan nuestro control emocional. Además, la verificación de sus resultados en una serie histórica es imposible y requieren mucha concentración y tiempo por parte del trader. No es aconsejable su uso si no contamos con una dilatada experiencia como Traders, como es el caso de uno de sus máximos defensores, Joe DiNapoli, que nos habla de estos sistemas en su obra “Trading with DiNapoli levels”.

10



2.2.

CLASIFICACIÓN POR SERIES DE COTIZACIONES Y POSICIONAMIENTO

-Sistemas Continuos (Always-In Systems). Son los sistemas que están siempre en el mercado, pasan de posición corta a larga y viceversa, pero nunca cierran la posición. Son los que ofrecen mayores rentabilidades, aunque también son lo que conllevan un mayor riesgo. -Sistemas Intradiarios Puros (Intraday Systems). Lo que define a un sistema intradiario es que se cierran todas las posiciones durante la jornada, es decir, que al cierre de cada sesión tenemos todo nuestro capital en liquidez. Se utilizan bases de datos intradiarias y el principal atractivo de estos sistemas está en evitar el riesgo del gap de apertura. Son los de menor rentabilidad y riesgo. -Sistemas Intradiarios Continuos (Overnight Systems). Son los sistemas que abren posiciones durante la sesión mediante datos intradiarios, sin la obligación de cerrar las posiciones al final de la sesión bursátil. Debido al riesgo de los gaps de apertura, tienen un drawdown mayor que los intradiarios puros, aunque también generan rentabilidades superiores por lo que la ecuación rentabilidad riesgo se sitúa en un punto intermedio, entre las dos categorías anteriores.

2.3.

CLASIFICACIÓN DE CHARLIE F. WRIGHT

Generalmente, existen tres tipos de mercados: tendenciales, laterales y volátiles. Esta clasificación se basa en estas fases del mercado. Desde una perspectiva perfeccionista, lo único que tendríamos que hacer, para ganar mucho dinero, es saber la fase en la que nos encontramos y su futura duración y aplicar el tipo de sistema correspondiente. Es algo bastante sencillo en la teoría, pero imposible en la práctica. Nadie ni nada puede predecir los movimientos del mercado. Los mercados en tendencia son siempre los más rentables y los que todo trader debe buscar, el problema está en que nunca sabemos cuando va a llegar una buena tendencia y una vez que estemos en tendencia, nunca sabremos su duración. Algunos autores como John J. Murphy, establecen que los mercados como regla general sólo está en tendencia 1/3 de las veces. En la figura 2.1 tenemos un resumen de la clasificación de Charlie F. Wright.

11



Figura 2.1. Tabla de relación entre los Sistemas que establece la categorización de Charlie F. Wright.

Sistemas de Tendencia. Estos sistemas se benefician de periodos prolongados de subidas o bajadas, y algunos ejemplos serían los Sistemas de rotura de rangos (Breakout Systems), como la regla de las 4 semanas de Richard Donchian, o los Sistemas de medias móviles, que pueden ser entre otras, exponenciales (EMA), simples (SMA), Triangulares, (TMA), Ajustadas al Volumen (VAMA), adaptativas (AMA), etc y se podrán utilizar cruces de una media con el precio, dobles o triples cruces entre las medias, etc. Las posibilidades son infinitas y no son objeto de este capítulo. Sistemas Antitendencia o de Soporte y Resistencia (S/R). En un periodo lateral lo que buscaremos será, principalmente, indicadores que nos indiquen Sobrecompra o Sobreventa para buscar los giros del mercado. Buscan una anticipación que en muchas ocasiones será perjudicial para nuestra cuenta de resultados, aunque en periodos prolongados de lateralidad nos proporcionarán un buen número de operaciones ganadoras, con sustanciales beneficios. Ejemplos de indicadores, conocidos por todos, son el RSI de Welles Wilder y el Estocástico de George Lane. Sistemas de Expansión de Volatilidad. Los mercados volátiles se caracterizan por saltos abruptos del precio de los que nos podremos beneficiar, principalmente mediante ordenes de compra o venta condicionadas, suelen ser movimientos rápidos de corta duración y algunos de

12



los indicadores más conocidos para la construcción de estos sistemas son el ATR (Average Trae Range) de Welles Wilder o las Bandas de Bollinger. Esta es, desde nuestro punto de vista, la principal clasificación y nuestro trabajo consiste en desarrollar la categoría que más se ajuste a nuestra personalidad y a nuestras posibilidades, a este respecto, no tiene sentido desarrollar un sistema que nos proporcione un buen ratio rentabilidad-riesgo si no estamos preparados, psicológicamente, para operar con él. Cada Trader debe decidir por si mismo, ya que existen ejemplos de traders con éxito en las tres categorías, aunque los mayores ejemplos de éxito están en la utilización de Sistemas de Tendencia, que son por otro lado, los más difíciles de operar debido a que cumplen con el principio de Pareto o regla 80/20. Según este principio, la parte principal de nuestros ingresos o actividades realmente productivas se produce en el 20% de nuestras operaciones, el resto, el 80% serán actividades improductivas o en nuestro caso, operaciones perdedoras. Lo único que necesitamos para generar dinero es que el 20% de las operaciones ganadoras ganen más de lo que perdemos en el restante 80% de las operaciones.

2.4.

MARKET FACILITATION Y SISTEMAS A FAVOR DE TENDENCIAS

Peter Steidlmayer es ampliamente conocido en la industria del Trading por la teoría del Market Profile, sin embargo, pocos conocen su teoría sobre la Facilitación de los Mercados o Market Facilitation, que es crucial para aportarnos la serenidad que se necesita en los periodos laterales (Choppy Markets), ya que operando con un Sistema Tendencial, en los momentos de lateralidad nuestro sistema perderá dinero y debemos tener la suficiente confianza en nuestras reglas, para aguantar estas pérdidas y esperar a que llegue la tendencia. Según esta Teoría, la única razón de existencia de los Mercados está en facilitar el Trading. Los Mercados existen para atraer Traders. El Mercado necesita que los traders compren o vendan constantemente, ya que si esto no sucede, morirán. Se deben mover para sobrevivir. Según Steidlmayer los mercados son como organismos vivos, que basan su supervivencia en atraer compradores y vendedores. Si se mantienen mucho tiempo sin una tendencia clara, los Traders perderán el interés por operar en ellos, el volumen irá descendiendo, la falta de liquidez aumentará el slippage y al final, de forma irremediable, el mercado se cerrará. Esta teoría es imprescindible para que el Trader que opera con Sistemas Tendenciales tenga confianza en que los periodos laterales no pueden durar eternamente, tarde o temprano el mercado tendrá que romper por algún sitio, ofreciéndonos una tendencia que nos compensará por las pérdidas ocasionadas por el anterior periodo de lateralidad. Charlie F. Wright en su obra “Trading as a Business”, nos ofrece la siguiente tabla para ayudarnos a decidir nuestro tipo de Sistema.

2.5.

RESTO DE SISTEMAS

En esta categoría, vamos a hacer mención a un cajón desastre del resto de sistemas, cuyas particularidades nos obligan a establecer unas categorías diferenciadas, se trata de sistemas menos conocidos, algunos se consideran ‘extravagantes’, y otros cuentan con importantes barreras de entrada, como es el cálculo matemático y la necesidad de desarrollarlos con unos

13



buenos equipos informáticos. Por estas razones, al estar más restringidos al gran público, tienen un alto potencial de crecimiento. Sistemas basados en las fases lunares. Se trata de sistemas basados en ciclos lunares. Sabemos que la fuerza gravitacional de la luna afecta a las mareas, a los movimientos de los arrecifes de coral y sobretodo afecta al comportamiento humano, afectando al número de crímenes, o de nacimientos que se producen durante periodos de luna llena. Si la luna afecta nuestro comportamiento, y el mercado no es más que una masa de traders que se posicionan según sus expectativas, llegamos a la conclusión de que un sistema basado en las fases lunares puede tener bastante lógica. Muchos traders le han dedicado tiempo a este tipo de sistemas, desde Larry Williams hasta Larry Pesavento.

Siempre había creído que se trataba de algo ridículo y sin ningún sentido, hasta que vi un gráfico de Larry Pesavento como los que muestro a continuación en las Figuras 2 y 3, en ellos se ve claramente la influencia de las fases lunares en el gráfico del futuro del Ibex-35. No se trata de operar, a partir de mañana, utilizando las luna llena o la luna nueva, sino de tener un campo nuevo de actividad sobre el que investigar y que sin duda puede dar muchas satisfacciones a cualquier desarrollador de sistemas, que tenga inquietudes por ampliar sus conocimientos, sin duda se trata de gráficos que nos deben hacer reflexionar.

Figura 2.2. Futuro del Ibex-35 en gráfico de barras de 30 min, en la que se aprecia el cambio de tendencia producido el día 02 de Enero de 2003, día de luna llena.

14



Figura 2.3. Futuro del Ibex-35 en gráfico de barras de 30 min, en el que se aprecia el giro alcista que se produjo el día 1 de abril de 2003, con la luna nueva y como la subida se paró el día 16 del mismo mes coincidiendo con la luna llena.

Sistemas basados en la Actividad Solar. Se trata de un tipo de sistemas similar al anterior, en el que las señales se generarán por medio de manchas solares, en vez de por las fases lunares. A lo mejor piensa que me he vuelto loco al intentar buscar una relación entre las manchas solares y los movimientos del mercado, pero esta relación existe y está ampliamente documentada, como se puede ver en los siguientes ejemplos.

En momentos de elevada actividad solar se ven afectadas las transmisiones por radio de larga distancia, incluso las interferencias que vemos en la televisión están en ocasiones provocadas por la actividad solar, así como cambios en el clima y por supuesto, alteraciones en el comportamiento humano, y por lo tanto de los mercados financieros. Durante 1987 hubo sólo 3 días en los que el número de manchas solares (Indice de la actividad solar) fue superior a 100, dos de estos días fuero el 15 y el 16 de Octubre. La probabilidad de correspondencia entre el Lunes Negro y una elevada actividad solar es inferior al 1%. Probablemente, ahora esté más interesado que antes en este fenómeno y ya no lo vea como algo extravagante. Desde mi punto de vista, cualquier fenómeno que, de alguna manera, afecte al comportamiento humano y se pueda cuantificar es susceptible de investigación por parte del Trader en su búsqueda constante de herramientas con los que enfrentarse al mercado.

Sistemas basados en Ciclos. Los dos modelos anteriores están también basados en un tipo determinado de ciclos, por lo que en este apartado nos vamos a referir a los ciclos de forma genérica. Ciclos que se repiten de forma periódica formando figuras que podamos aprovechar para generar operaciones ganadoras. Todo aquel interesado en profundizar en este tema encontrará en Walter Bressert a uno de los gurús en la materia. Probablemente, el software más conocido sobre procesos cíclicos es el MESA (Maximum Entropy Spectral Analysis), desarrollado por John Ehlers.

15



Sistemas basados en Redes Neuronales (IA) Las redes neuronales se encuadran dentro de la Inteligencia Artificial y se desarrollaron con el objeto de simular la metodología de procesamiento y el proceso de toma de decisión de los organismos vivos. Intentaremos simular el comportamiento de las neuronas del cerebro humano, mediante la ayuda de un software especializado. La investigación comenzó en 1940, sin embargo, hasta 1989 no se empezó a desarrollar software especializado en modelos financieros, por lo que estamos hablando de una filosofía de trabajo muy joven y poco evolucionada. La principal dificultad de estos modelos reside en el entrenamiento de la red, que repercutirá en el futuro aprendizaje de la misma, así como el riesgo de la SobreOptimización provocado por el uso de un gran número de parámetros. Sistemas basados en modelos econométricos. Mediante los modelos basados en técnicas estadísticas y econométricas podremos establecer sistemas de predicción de los precios, entre estos modelos encontramos los modelos de Auto Regresión mediante Medias Móviles (ARIMA), que tratan de predecir los movimientos futuros de los precios, mediante regresiones de los precios pasados. El modelo es susceptible de incluir numerosos parámetros, aunque en palabras de sus creadores, Box y Jenkins, el éxito en la predicción reside en el desarrollo de un sistema lo más sencillo posible, dentro de una base lógica y racional. Este último punto es aplicable al desarrollo de cualquier Sistema de Trading, no sólo a los modelos ARIMA.

2.6.

RESUMEN DEL CAPÍTULO

Tras definir, en el capítulo anterior, a los tipos de traders que existen, hemos avanzado en la clasificación de sistemas. Debido a que cada autor los clasifica en función a su experiencia y conocimiento del mercado, no es fácil establecer una clasificación universal. Se han establecido cuatro categorías y hemos enunciado la teoría del Market Facilitation para destacar los sistemas seguidores de tendencia, que son los que han utilizado los grandes traders y los que recomiendo desde este Manual. Lo importante de este exposición está en poder clasificar nuestras reglas de entrada y salida, aunque esto no nos aporta nada sobre la comparación entre sistemas o la forma de construir un sistema mejor, es una base necesaria, pero no suficiente en nuestra proceso de desarrollo de un sistema de trading con el que generar dinero en los mercados. En posteriores capítulos seguiremos definiendo las fases en el desarrollo de Sistemas.

16



3. OPTIMIZACIÓN: ROBUSTEZ vs SOBREOPTIMIZACÓN.

En los dos capítulos anteriores hemos analizado, la evolución natural del trader, desde que se inicia en los mercados hasta que obtiene los conocimientos y aptitudes necesarias para desarrollar su propio sistema y también hemos establecido una clasificación genérica de sistemas. En el presente capítulo nos referimos a un tema que genera bastante polémica entre los detractores de la operativa con sistemas de trading, la Optimización. Definiremos este término, explicando sus ventajas, diferentes métodos de Optimización, el concepto de Mapas de Optimización y Robustez y sobre todo definiremos sus inconvenientes y peligros, donde nos encontraremos con la SobreOptimización. Trataremos la optimización desde un punto de vista tradicional. Existen técnicas alternativas al modelo tradicional, que no van a ser tratadas en este Manual y entre las que destacan la optimización proyectada o Walk-forward Optimization y los sistemas auto-adaptados o Selfadaptive systems. Definición de Optimización. Se trata del proceso de búsqueda de la mejor solución de una determinada función objetivo, por ejemplo nuestros beneficios, sujeta a unas restricciones, que son nuestro conjunto de reglas y parámetros. Hemos restringido la definición a los sistemas de trading, a pesar de que la optimización abarca un campo mucho más amplio. La optimización en la práctica consistiría en lo siguiente. Supongamos que queremos hacer un sistema para operar en el futuro del ibex-35 y que nuestro sistema sólo tiene un parámetro, que es una media móvil simple, ¿qué periodo escogemos para dicho indicador?, podríamos elegir uno de forma arbitraria o podríamos optimizar esta media simple, para que, por ejemplo, entre los valores 1 y 100 y con saltos de 1 unidad, seleccione el parámetro que ha obtenido los mejores resultados en la serie histórica de precios.

3.1. ¿ES NECESARIA LA OPTIMIZACIÓN EN EL DESARROLLO DE UN SISTEMA? Desde que los ordenadores irrumpieron en nuestras vidas, se ha utilizado la optimización para el desarrollo de sistemas y se ha establecido un debate que aún hoy continúa, sobre la validez de dicha proceso. La controversia se centra en que la distribución de precios del pasado no supone ninguna garantía de la curva de precios futura y por lo tanto cualquier proceso de optimización será inútil, ya que los parámetros de nuestro sistema se ajustarán (fitting) a la distribución de precios del pasado y como la distribución pasada no influye el desarrollo de la distribución futura, los resultados de la optimización nunca serán extrapolables a los resultados futuros de nuestro sistema. Normalmente, aquellos que se acercan a esta postura, confían su operativa a métodos como las ondas de Elliot, las técnicas de Gann o el Chartismo. Irónicamente, estos mismos traders que enfatizan los peligros de la optimización, también usan una forma de testear los resultados de sus técnicas sobre los gráficos pasados, de esta forma observan los gráficos pasados y revisan su metodología, de esta forma generan confianza en su operativa futura y esto no es muy diferente del proceso típico de optimización, salvo que de esta forma probamos nuestro sistema de forma subjetiva, mediante un vistazo a los gráficos pasados. Si usted está buscando un método para invertir o especular en el mercado, ¿preferirá unas reglas que han funcionado en el pasado o por el contrario utilizará unas reglas que no sabe con seguridad si funcionaron en años anteriores? La mayoría de los detractores de la optimización, a lo que realmente temen es a la

17



SobreOptimización, (OverOptimization o curvefitting), éste si es un verdadero problema, y no la optimización. El proceso de creación de un sistema de trading es un proceso de prueba y error en el que la Optimización juega un papel muy importante, que no debemos subestimar. Aunque se trata de uno de los últimos pasos que debemos dar en el desarrollo de nuestro sistema, y debemos aplicar la Optimización a un sistema que sea rentable en su conjunto de reglas originales como medio para buscar un mejor rendimiento del mismo, nunca debemos seguir el proceso contrario, esto es, partir de la optimización para crear nuestro sistema.

3.2. TIPOS DE OPTIMIZADORES SEGÚN JEFFREY OWEN Y DONNA McCORMICK Optimizadores Implícitos. Son aquellos procesos en los que la optimización no se hace de forma explícita. Supongamos el trabajo de un trader que está desarrollando un sistema para aplicar a su operativa diaria, nuestro trader observa determinados comportamientos repetitivos en las cotizaciones de un producto financiero y diseña unas reglas para beneficiarse de dicho comportamiento, tras aplicar estas reglas observa que los resultados son bastante pobres por lo que decide hacer algún ajuste a su sistema, y repite este proceso, una y otra vez, hasta que llega a un conjunto de reglas cuyo resultado genera la suficiente confianza como para utilizarlo en su operativa diaria. ¿Se trata de un sistema optimizado? Parece que nuestro trader ha llegado a un buen sistema sin haber optimizado sus parámetros, sin embargo, dado que hemos testado diferentes reglas y al final nos hemos quedado con la que más beneficio generaba, se trata de una Optimización de facto, aunque ésta sea implícita. Optimizadores de Fuerza Bruta o Lineales. Un optimizador lineal encuentra la mejor solución, mediante la prueba sistemática de todas las posibles soluciones. Deben verificar todas y cada una de las iteraciones definidas en el proceso de optimización, por lo que son bastante lentos. Esta lentitud puede suponer un gran problema cuando nos enfrentamos a un proceso con muchas iteraciones, lo que se denomina “explosión combinatoria”. Supongamos que tenemos un sistema con 4 parámetros y cada uno de ellos puede tomar 50 valores, nos enfrentamos a una optimización de 6.250.000 iteraciones (504). Si cada iteración se ejecuta en aproximadamente 1.64 segundos (TradeStation), nos encontramos con un periodo de optimización de 4 meses aproximadamente, que hacen a estos Optimizadores totalmente inoperativos cuando nos enfrentamos a problemas con un número muy elevado de iteraciones. En estos casos debemos fijarnos en los Optimizadotes genéticos. Optimizadores genéticos. Son los Optimizadores más rápidos y potentes que existen, deben su nombre a que realizan un proceso evolutivo en la búsqueda de la mejor solución. Se trata de Optimizadores Estocásticos, ya que se benefician de un proceso de aleatoriedad en la búsqueda del óptimo. Además de la aleatoriedad, incorporan una mezcla de selección y combinatoria. La base de estos Optimizadores está en los algoritmos genéticos y su principal fuerte está en la velocidad y el amplio espectro de posibles resultados que pueden cubrir. Si abordamos el mismo problema con un optimizador lineal y con uno genético, descubriremos que el genético llegará a la solución con mayor celeridad y en muchos casos nos ofrecerá una solución mejor ya que la región a explorar no se encuentra delimitada por los incrementos que le hemos impuesto a la optimización lineal. Recordemos que en una optimización lineal, si nuestro parámetro lo definimos entre 0 y 50 con saltos de 5 en 5, en ningún caso se podrá obtener una solución que no sea múltiplo de 5.

18



3.3. EL PROBLEMA DE LA SOBREOPTIMIZACIÓN La SobreOptimización o “curve-fitting”, es el resultado de una optimización excesiva, ya sea por contar con una muestra de datos insuficiente o por tener un sistema con demasiados parámetros, y en cuyo resultado nos hemos ajustado como un guante a la serie histórica de precios, por lo que la menor desviación en la distribución de precios del futuro respecto a la pasada, traerá consecuencias bastante negativas para el rendimiento de nuestro sistema. Nuestro objetivo, por lo tanto, como diseñadores de sistemas es el de minimizar los peligros de la SobreOptimización, para lo que vamos a establecer una serie de principios que debemos vigilar en nuestra fase de desarrollo de cualquier sistema de trading. Desarrolla tu sistema en base a una idea o teoría extraída del Mercado. Debemos aplicar la lógica a nuestro conjunto de reglas y asegurarnos que dichas reglas tienen sentido. Debemos ser capaces de explicarle a cualquier persona nuestras reglas de forma sencilla y fácil de entender, así como comprender la lógica de cada uno de los indicadores con los que trabajamos. Mantén el sistema simple. Según Charlie F. Wright, el rendimiento de un sistema es inversamente proporcional a su complejidad. Cada nuevo indicador (parámetro) que incluyamos en el modelo aumenta el riesgo de ajuste a la curva de precios “curve-fitting”, por lo que mantengamos nuestro sistema simple y con un número de parámetros reducido. Evita realizar la optimización sobre una muestra de datos pequeña. Esta es una condición indispensable. Si la muestra analizada no es significativa, los resultados extraídos nunca se podrán aplicar al universo total de datos, se trata de una regla de sentido común, cuanto más extensa sea nuestra base de datos, mayor probabilidad de éxito tendremos, además, tendremos que incluir en la muestra las tres grandes clasificaciones del mercado, a saber, mercado alcista, bajista y lateral. Si nuestro sistema sólo se ha optimizado en un periodo bajista, cuando llegue un periodo alcista, nuestro sistema nos generará pérdidas. Asegúrate que el sistema funciona, en un conjunto de acciones, futuros o commodities. Deberíamos sospechar de un sistema que funcione bien sólo en un producto. Si he diseñado un sistema que funciona bien con las acciones del BBVA y de Telefónica, pero que pierde mucho dinero con Repsol y Endesa, tendré más dudas sobre el futuro rendimiento de mi sistema que el caso en el que dicho sistema funcione, razonablemente bien, en estos cuatro títulos. Por lo tanto, a mayor número de pruebas con diferentes valores mayor robustez tendrá nuestro sistema. Un ejemplo de esto último estaría en el sistema ‘Aberration’ de Keith Fitschen, es un sistema multicommoditie que utiliza los mismos parámetros para operar en diferentes mercados y productos. Verificar los resultados mediante técnicas estadísticas y optimizaciones de prueba externa. Toda vez que hemos acabado nuestra optimización, existen métodos para evaluar la bondad de los resultados, de forma objetiva. Por un lado contamos con técnicas de inferencia estadística, que no son objeto de este Manual y por otro lado contamos con la optimización de prueba externa (Out of Sample), que consiste en optimizar sólo sobre una parte la muestra total, por ejemplo (1/3) y después aplicar el sistema con los parámetros óptimos en el resto de la muestra (2/3), para verificar el funcionamiento del sistema en un periodo no optimizado. Verificar los resultados del sistema en un intervalo próximo al parámetro(s) optimizados(s).

19



Vamos a ver esto mediante un ejemplo, supongamos que estamos optimizando un sistema con una media móvil exponencial y el resultado obtenido es de 23. Pero que ocurre con el resultado del sistema en un intervalo próximo, digamos de +/- 5, ¿qué resultado arroja el sistema con una media de 21 periodos? ¿y con una de 27 periodos? Si el sistema funciona bien en todo el intervalo establecido tendremos una señal de la robustez del sistema. Si nuestro sistema tiene menos de tres parámetros podremos verificar su robustez mediante los mapas de optimización. En el siguiente apartado introduciremos esta herramienta y para más información sobre los mapas de robustez les remitimos al artículo ¿Son robustos sus resultados? de Oleg Karpushev y Konstantin Kopyrkin.

3.4. ROBUSTEZ Y MAPAS DE OPTIMIZACIÓN La Robustez de un sistema es la cualidad que nos permite esperar en el futuro un resultado similar al obtenido con los datos pasados. Un Sistema de Trading Mecánico poco robusto o inestable, es aquel que en el futuro, tras un cambio en la distribución de los precios del mercado, nos lleva a obtener unos resultados mucho peores que los obtenidos en el periodo analizado. Una forma de verificar la robustez de un sistema es mediante los mapas de optimización (figura 3.1 y figura 3.2), que son superficies o rectas en las que se visualiza el valor que toma la variable optimizada (por ejemplo el Beneficio), en cada uno de los posibles valores de nuestro conjunto de parámetros. A continuación veremos un ejemplo de mapa de optimización en tres y dos dimensiones, en el que en el eje Z tenemos el resultado neto y en lo ejes X e Y, tenemos el conjunto de posibles valores que toman los dos parámetros del sistema que hemos utilizamos para la explicación.

20



Figura 3.1. Mapa de optimización en 3D de una optimización con dos parámetros, que oscilan entre 0,5 y 10. Podemos apreciar como, a medida que nos desplazamos por las diferentes posibilidades de nuestros parámetros, se crean unas montañas que constituyen el mapa de Optimización, en este ejemplo diferenciamos claramente tres picos, que son los puntos de mayor beneficio del sistema.

Figura 3.2. Mapa de optimización en 2D de una optimización con dos parámetros, que oscilan entre 0,5 y 10. Es el mismo mapa que en el ejemplo anterior pero ahora en dos dimensiones, distinguiendo fácilmente los tres picos mencionados en la figura anterior.

A continuación, veamos algunos principios que debemos seguir en la observación de los mapas de optimización:

Cualquier pico en la superficie del mapa nos indica cierta inestabilidad y casualidad en los resultados obtenidos. De esta forma usaremos un sistema, donde el cambio de una unidad de un parámetro hace cambiar el resultado del beneficio de forma drástica, como podemos ver en la figura 1, con los tres picos que están pegados próximos al fondo del mapa.

21



Una superficie que descienda suavemente desde un máximo, nos indica estabilidad y por lo tanto fiabilidad de los valores que se presentan como óptimos. Esta búsqueda de mesetas en el mapa de optimización se puede hacer más objetiva mediante la medición de la pendiente de nuestro mapa en los puntos próximos a los óptimos.

Si la parte con mayor beneficio está comprendida en un espacio pequeño, aunque no se trate de un pico, puede que tanto los límites seleccionados para la optimización, como el salto entre valores para dicha optimización fueran demasiado grandes, por lo que debemos disminuir ambos para verificar la robustez de nuestro sistema.

3.5. RESUMEN DEL CAPÍTULO Como conclusión al capítulo vamos a establecer unos sencillos consejos para acertar con la optimización:

Utilice siempre pocas reglas y pocos parámetros en el desarrollo de su sistema de trading. Optimice los parámetros de su sistema sobre muestras grandes y representativas. Verifique los resultados mediante técnicas de inferencia estadística. Utilice una metodología de Prueba externa, sin optimizar sobre el total de la muestra, deje una parte para verificar los resultados obtenidos.

22



4. FASES Y HERRAMIENTAS PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS Vamos a introducir las fases que intervienen en el desarrollo de los sistemas, así como las herramientas que necesitamos para su construcción. Al tratar las etapas del desarrollo nos encontramos con una clasificación que depende de cada desarrollador y que en ningún caso será definitiva, se pretende simplemente dar una guía de las fases generales, según la opinión de algunos autores y la experiencia personal y que cualquier persona interesada en crear su propio sistema deberá adaptar a sus métodos de trabajo. Debemos dedicar tiempo a la creación de este procedimiento, ya que una vez concluido, nos servirá para todos los sistemas que queramos elaborar.

En cuanto a las herramientas, nos vamos a centrar en el software imprescindible para el desarrollo, sin entrar en las necesidades posteriores para la implementación del sistema en tiempo real. También estudiaremos el desarrollo de sistemas sin entrar en la gestión monetaria, que es una parte crucial en nuestra estrategia global de acercamiento a los mercados, aunque se trata de dos áreas que se pueden enfocar independientemente, lo primero es elaborar un buen sistema de trading, y después vendrá el desarrollo de un algoritmo de gestión monetaria. A diferencia de lo que mucha gente piensa, el money management no convertirá un sistema perdedor en uno ganador, lo que conseguirá es partiendo de un buen sistema, mejorar sus resultados. ”Si usted desarrolla un sistema de Trading, que ha pasado todas sus pruebas y realmente cree que va a funcionar, no se lo cuente a nadie. Utilícelo porque, en algún momento, dejará de funcionar. Entienda que no funcionará de forma ilimitada y comience a investigar para crear nuevos sistemas”.

Steve Lescarbeau

4.1. ETAPAS EN EL DESARROLLO DE UN SISTEMA DE TRADING Este capítulo se ha elaborado pensando en sistemas de trading mecánicos (M.T.S.) pero el desarrollo nos sirve también para otras aproximaciones como son las figuras Chartistas o las Ondas de Elliot, no olvidemos que se trata de abordar nuestra operativa en los mercados financieros mediante un conjunto de reglas bien definidas, cuya diversidad es infinita. No creo que exista un enfoque universal para ganar dinero en la bolsa, cada método tiene sus ventajas e inconvenientes y lo realmente importante es encontrar el que funciona para cada uno de nosotros. I. Seleccionar el comportamiento de mercado que estamos buscando. Como primera aproximación vamos a definir el tipo de comportamiento de mercado del que vamos a intentar obtener beneficios y por consiguiente el tipo de trader que queremos ser. Existen tres grandes tipos de comportamiento de mercado: Mercados de tendencia, Mercados de rango o laterales y Mercados con Volatilidad. Se trata de una elección ignorada por muchos traders, cuya única

23



preocupación es la de buscar un sistema que nos ofrezca el mayor rendimiento monetario posible, sin pensar en el tipo de operativa que vamos a encontrarnos. De nada nos sirve un sistema que genere dinero, si no somos capaces de operar con él, debido a nuestras limitaciones emocionales. Si lo que queremos es operar con sistemas de tendencia debemos ser capaces de soportar una Fiabilidad baja, situada en el intervalo [30% - 50%], así como operaciones en las que se produce una devolución de más de la mitad de las plusvalías latentes. La mayoría de los sistemas de trading de éxito son los tendenciales, aunque los sistemas de contratendencia no deben pasarse por alto, ya que aportan un grado de correlación negativa a la tabla. Esto significa que cuando un sistema gana dinero, el otro lo pierde, y el resultado es una curva de valor más suave para ambos sistemas combinados que para cada uno de ellos por separado. ”El desarrollo de un sistema de trading es en parte arte, en parte ciencia y en parte sentido común. Nuestra meta no es desarrollar un sistema que logre los rendimientos más altos usando los datos históricos, sino formular un concepto fundado que haya funcionado razonablemente bien en el pasado y que pueda seguir haciéndolo en el futuro”.

Fred G. Schutzman

II. Definir el tipo de operativa que queremos hacer. Toda vez que sabemos el tipo de mercado al que nos vamos a dirigir, decidiremos el tipo de operativa que vamos a seguir y por ende el tipo de vida que queremos hacer. Debemos decidir si queremos operar intradía, lo que implica una jornada laboral a tiempo completo o si por el contrario queremos operar en gráficos diarios o semanales, lo que nos permite dedicarnos a nuestra profesión habitual y en los ratos libres dedicarnos a la operativa de trading. La decisión de la Escala Temporal (Time Frame) a utilizar es en todo caso personal y no existe una respuesta correcta, dependerá del tiempo que podamos dedicar al trading y de nuestra personalidad y tenemos que tomar esta decisión antes de desarrollar el concepto base sobre el que girará nuestro sistema. Cuando menor sea la escala temporal mayor el número de operaciones y menor el tiempo medio por operación. Tendremos que ver también si queremos posicionarnos en el lado largo o en el corto o en ambos. III. Desarrollar la idea sobre la que se basa el sistema. Antes de escribir el código de nuestro sistema debemos desarrollar los conceptos sobre los que se fundamentará nuestro conjunto de reglas, para esta fase analizaremos, entre otros, el mayor número de gráficos para buscar patrones de precios que se repiten en el tiempo, tablas de correlaciones, comportamiento de indicadores, osciladores, artículos, libros de trading, seminarios y revistas especializadas, entre las que destaca ‘Technical Analysis of Stocks & Commodities’ (www.traders.com), como la publicación más completa para el trader. Nadie nos dirá donde está el Santo Grial, pero encontraremos una enorme cantidad de información útil en el trabajo realizado por otros. Sobre todo, lo más importante es que pensemos por nosotros mismos y lleguemos a conclusiones válidas basadas en nuestras propias creencias y personalidad. “El principal problema del Trading está en el desarrollo de un sistema de reglas para gestionar algo que es completamente imprevisible”.

Anthony Warren

IV. Transformación de las ideas originales en un conjunto objetivo de reglas. En esta fase expresaremos todas nuestras ideas en términos objetivos para que cualquiera que las lea llegue a

24



las mismas conclusiones que nosotros, eliminando así la posible subjetividad que tuviera nuestra idea inicial. Tendremos que diseñar nuestras entradas, salidas, filtros, stops de pérdidas, stops de protección de beneficios, objetivos de beneficios por operación y muchos más detalles para los que resulta imprescindible el uso de alguna aplicación de análisis técnico, como las mencionadas en la segunda parte del capítulo. V. Evaluar los resultados (Backtesting) y optimización de los parámetros. Tras definir las reglas de funcionamiento de nuestro sistema, realizaremos un testeo (Backtesting) para verificar los resultados que hubiera tenido nuestro sistema con los datos pasados, para esto habrá que tener en cuenta el slippage y los costes de transacción. También procederemos a optimizar los parámetros del sistema y una vez finalizado el Backtesting y la optimización, pasaremos a evaluar los resultados obtenidos. En cuanto a la valoración, cada autor recomienda mirar unos ratios y desestimar otros. Si desde mi experiencia desarrollando sistemas tuviera que dar unos ratios sobre los que basar mi evaluación sobre el sistema, recomendaría los siguientes: Fiabilidad, Profit Factor, DrawDown máximo, número total de operaciones y sobre todo uno de los muchos ratios de Rentabilidad/Riesgo. La optimización se debe utilizar como un medio para mejorar un sistema que sin optimizar gana dinero, pero nunca para convertir un sistema perdedor en uno ganador, asegurándonos que tras la optimización nuestro sistema sea robusto y que el resultado total del sistema no depende de un porcentaje bajo del total de operaciones generadas por el sistema. VI. Mantenimiento y mejora del Sistema. Tras acabar el sistema y ponerlo en funcionamiento vigilaremos su rendimiento para verificar que se comporta de forma similar a como se comportó en el pasado. Además del mantenimiento, nos encontramos con autores que consideran que un sistema nunca se acaba y que siempre podremos mejorar sus reglas de funcionamiento, por otro lado existe otra corriente que considera que una vez finalizado no se debe modificar. “Los sistemas de trading se deben someter a un mantenimiento regular, independiente de sus resultados. Esperar al momento de la pérdida para revisar el sistema es un gran error, a pesar de que es el procedimiento habitual seguido por la mayoría de los traders”.

Charles LeBeau

25



Figura 4.1. Etapas en el desarrollo de un sistema de trading

4.2. HERRAMIENTAS NECESARIAS PARA EL DESARROLLO Base de datos de cotizaciones. Este es el pilar sobre el que vamos a construir nuestro sistema, si no contamos con una base de datos fiable y extensa, nunca construiremos un buen sistema, a pesar de que contemos con las mejores ideas y el mejor software de desarrollo. La base de datos debe ser fiable y estar completa para que los resultados históricos del sistema se repitan en las operaciones futuras, es decir, para que nuestro sistema sea Robusto. Murray A. Ruggiero segmenta los datos con los que contamos para nuestra elaboración del sistema en tres grupos: Development Set. Que incluye los datos que nos sirven para desarrollar el sistema.

26



Test Set. Datos que utilizaremos para verificar los resultados obtenidos y finalizar el Sistema Out of Sample Set. Conjunto de datos que una vez concluido el sistema, utilizaremos para hacer una última comprobación antes de lanzarnos a la operativa en tiempo real. Actualmente existen muchos proveedores de datos y debido a la importancia de contar con una base de datos de calidad debemos buscar un buen servicio. Si lo que buscamos son bases de datos con la menor compresión posible (tick) el referente del mercado es TickData (www.tickdata.com), si por el contrario queremos construir nuestro sistema con cotizaciones diarias, ‘End Of Day’, encontraremos las mejores bases de datos en CSI Data (www.csidata.com), ambas empresas son americanas por lo que no cuentan con mucha información sobre el mercado español. Software de Análisis Técnico. Para el desarrollo de nuestro sistema existe un amplio abanico de programas, que no son objeto de este Manual, por la complejidad de evaluar cada uno de ellos, en la revista Stocks & Commodities encontraremos evaluaciones periódicas de los paquetes informáticos que se pueden encontrar en el mercado. Tras mi experiencia con diferentes productos me gustaría recomendar el software de TradeStation Technologies Inc (www.tradestation.com), que es con diferencia el mejor para el desarrollo de sistemas, cuenta con su propio lenguaje de programación ‘EasyLanguage’ y si lo que queremos es crear sistemas basados en patrones gráficos de precios, recomendamos el software de Equis (www.equis.com), ya que su producto, MetaStock, es el que ofrece el mejor rendimiento al trabajar con gráficos (charts).

4.3. RESUMEN DEL CAPÍTULO En este capítulo he tratado de orientar al futuro desarrollador de sistemas en las etapas que se deben seguir y en parte de las herramientas que existen en el mercado para su desarrollo y como conclusión quiero destacar una cita de Fred G. Schutzman que recoge la cualidad más importante que debe tener cualquiera que se proponga desarrollar su propio sistema de trading: trabajo, trabajo y más trabajo. ”Con mucho trabajo y dedicación, cualquier persona puede crear un sistema de trading que funcione bien. No es fácil, pero sí que está dentro de lo factible. Como casi todo en la vida, lo que usted obtenga de este esfuerzo estará directamente relacionado con lo que haya puesto en él”.

Fred G. Schutzman

27



5. EVALUACIÓN DE LOS RESULTADOS

Llegados al último capítulo de este Manual introductorio, nos vamos a centrar en el análisis de los resultados. Trataremos cómo construir los ratios, tablas y gráficos que sirven para evaluar el resultado o performance obtenido por nuestro sistema y, en definitiva, analizaremos su bondad para poder compararlo con otros sistemas y estrategias. La ventaja de la aplicación de sistemas de trading sobre otras estrategias está en poder observar y evaluar estos datos y poder así trabajar con un modelo que sea completamente objetivo, la estadística no nos engaña y nos dirá siempre lo que realmente sucedió. Para la explicación de esta estadística básica, hemos establecido una clasificación del análisis en función al tipo de herramientas utilizadas y a la importancia relativa: Análisis numérico o de ratios, Análisis gráfico y Análisis temporal. Existen infinidad de ratios y estudios para realizar la evaluación, sin embargo estos escapan al objeto del presente capítulo. Vamos a abordar el problema desde un nivel introductorio y a medida que el lector vaya profundizando en este apartado irá ampliando las herramientas utilizadas, incrementando la complejidad y riqueza del estudio, aunque como en muchos otros apartados de la creación de sistemas, las cosas sencillas y lógicas son las que mejor funcionan y en muchas ocasiones nos complicamos la vida en exceso. Para el estudio del performance del sistema he tomado el sistema tendencial más sencillo y conocido que existe, un sistema de cruce de medias móviles simples con precio de cierre, con las siguientes características:

El software utilizado para la explicación es el TS2000i de TradeStation Technologies Inc., ya que es la plataforma comercial más completa para el desarrollo de Sistemas de Trading. Existen, además de este, una gran variedad de programas como MetaStock, WealthLab o VisualChart con los que también podemos construir, evaluar y aplicar nuestra estrategia.

5.1. OBJETIVO DE LA EVALUACIÓN DE RESULTADOS

28



Para empezar, en ningún momento debemos olvidar el objetivo final del desarrollo de un sistema de trading: Lo que realmente buscamos es la obtención de un beneficio monetario con la aplicación posterior de la estrategia diseñada, por lo que antes de implementar el sistema tenemos la obligación de evaluar e interpretar los resultados obtenidos para dar respuesta a las siguientes preguntas: I. ¿Qué probabilidad existe de que el rendimiento futuro del sistema se asemeje al rendimiento pasado arrojado por el backtesting? II. ¿Cuáles son los principales riesgos del sistema y la rentabilidad esperada? III. ¿Cómo se puede comparar dos o más sistemas para ver cuál se ajusta más a mis necesidades como inversor? IV. ¿Es posible, antes de implementar el sistema en tiempo real, establecer unos niveles de alerta que nos avisen sobre el incorrecto funcionamiento del sistema durante su implementación?

Figura 5.1. Análisis del resultado total del sistema.

5.2. ANÁLISIS NUMÉRICO O DE RATIOS Constituye la parte más importante de nuestro trabajo de análisis y para su estudio contamos con dos tablas: la Figura 5.1 representa el resultado global, tomado como suma de posiciones largas y cortas y la Figura 5.2 toma ambas posiciones de forma independiente. Es muy importante separar las posiciones cortas de las largas para evaluar si nuestro sistema debe ser aplicado sólo en una de las direcciones o para detectar errores en el desarrollo del mismo. En determinadas

29



ocasiones estaremos buscando sistemas que operen sólo en un lado del mercado, ya sea por limitaciones técnicas, casi siempre relacionadas con la posición corta, o por nuestras necesidades de inversión. Por lo tanto, las conclusiones extraídas de la Figura 5.1 son en todo caso extrapolables a la Figura 5.2.

Figura 5.2. Análisis de largos y cortos de forma independiente.

Net Profit (Resultado Neto). Este es el primer número en el que nos fijamos al realizar un sistema. Esta compuesto por la suma de todas las operaciones ganadoras menos la suma de todas las operaciones perdedoras. En cada operación está descontado el gasto de comisiones y slippage. Si el objetivo de cualquier estrategia es ganar dinero, ¿Cuánto gana nuestro sistema?. Nuestro primer objetivo es conseguir que este importe sea positivo. Muchos iniciados consideran este punto como el más importante para implementar el sistema en tiempo real, sin embargo, se trata de una condición necesaria pero no suficiente para valorar nuestro sistema y tenemos que evaluar esta cifra junto con el resto de variables que mostramos a continuación, el resultado neto

30



es simplemente un filtro inicial. En nuestro ejemplo vemos que el resultado Neto es de 91.316 €, habiendo realizado 564 operaciones (n=564).

Maximum Drawdown (Reducción Máxima). Este es el dato más importante en la evaluación de los resultados. El Drawdown máximo es la mayor caída de los resultados, en términos monetarios, desde un pico hasta un valle y resulta una medida excepcional del riesgo máximo del sistema. Vamos a distinguir entre: Drawdown inicial. Sólo nos interesa la reducción tomada desde el inicio del funcionamiento del sistema. Drawdown completo. Tomamos todas las reducciones durante la vida del sistema, es por lo tanto más conservadora que la anterior y es la recomendada. Drawdown diario. Toma para su cálculo sólo los precios de cierre (datos diarios) de las sesiones o del cierre de las posiciones. Drawdown Intradiario. Toma para el cálculo de la reducción todos los valores ocurridos durante la sesión (datos intradiarios), es más conservadora que la anterior y por supuesto, la recomendada. En la figura 5.1, vemos que TradeStation trabaja con un Drawdown Intradiario y Completo, tomando el caso más perjudicial para nosotros. Algunos autores aplican un coeficiente multiplicador a este Drawdown (multiplicado por 1.5 o por 2), para hacerlo todavía más conservador o realizan una Simulación de Montecarlo (estimación autosuficiente o Bootstrap), para intentar llegar al peor de los escenarios posibles. En nuestro ejemplo vemos que el Drawdown intradiario máximo asciende a 10.084 €, por lo que debemos contar en nuestra cuenta con esta cantidad más la garantías exigidas (en nuestro ejemplo 7.000 €) para acometer la mayor serie de pérdidas del sistema. “El uso de las estadísticas históricas producen una efecto tranquilizador, sobre todo en lo relativo a las pérdidas. El conocimiento de dicha estadística, nos aportará la serenidad suficiente para sobrevivir cuando estemos en un DrawDown”.

Charlie F. Wright

Return on Account (Rentabilidad de la Inversión). Se trata de una combinación de los dos números anteriores para crear un ratio formado por el resultado neto en el numerador y la inversión inicial más el Drawdown máximo en el denominador. Nos ofrece el rendimiento obtenido en función al dinero necesario para obtener dicha rentabilidad, y constituye un ratio fundamental para comparar nuestro resultado con otras formas de inversión. En nuestro ejemplo vemos como este ratio es de 534,51% o 5,34 y la interpretación es sencilla: Por cada euro inmovilizado en el sistema hemos obtenido 5,34 €. Otra forma muy conocida de medir la relación Riesgo/Recompensa es mediante el ratio de Sharpe, cuya formula exponemos a continuación.

31



Profit Factor. Ratio formado por el total aportado por las operaciones ganadoras en el numerador y el total aportado por las operaciones perdedoras. Se trata de un número que nos indica cuantas veces excede el importe aportado por las buenas operaciones sobre el importe detraído del resultado final por las operaciones perdedoras. En nuestro ejemplo el Profit Factor es de 1,48.

Número Total de operaciones. Intentaremos siempre contar con el mayor número posible de operaciones para mejorar la robustez del sistema, en nuestro ejemplo n=564, lo que supone una muestra suficiente para dar validez al resto de datos analizados. “Cuanto mayor sea el número de operaciones en una muestra, mejor será la estimación de las propiedades medias del universo total”.

Tushar Chande

Percent Profitable (Fiabilidad). Ratio formado por el número de operaciones ganadoras (258) dividido por el número de operaciones perdedoras (306). En nuestro ejemplo la fiabilidad es del 45,74%, porcentaje más que aceptable para un sistema seguidor de tendencias.

AverageWin/AverageLoss (Promedio de las operaciones). Es la expectativa matemática de nuestro Sistema, y lo podemos expresar como ratio entre lo que ganan las operaciones buenas y lo que pierden las operaciones malas, en nuestro ejemplo este ratio es de 1.76, es decir, que contamos con una expectativa matemática positiva, y también se puede expresar como promedio monetario de cada operación, en nuestro ejemplo cada operación, en media, genera 161,91 €.

32



5.3. ANÁLISIS GRÁFICO Mediante el análisis gráfico vamos a obtener, de forma visual, una buena aproximación sobre la bondad del sistema. En paquetes como TradeStation es posible realizar una gran cantidad de gráficas sobre nuestro modelo (Eficiencia, MAE, MFE, Drawdowns, Run-ups, etc), que escapan al objeto de esta breve explicación, por lo que nos vamos a referir a los dos gráficos que considero más importantes: Equity Curve (Curva de Resultados). También denominada Equity Line, es la representación gráfica de nuestro resultado neto. En el eje de ordenadas tenemos el número de operaciones que realizamos y en el eje de abscisas el resultado neto que va a acumulando el sistema, partiendo de un capital inicial que en el ejemplo de la Figura 5.3 es de 100.000 € . Para que nuestro sistema sea fiable vamos a buscar curvas de resultados que asciendan de forma constante, sin movimientos bajistas bruscos, como la que se expone a continuación:

33



Figura 5.3. Equity Curve o Curva de Resultados.

Resultados Netos Mensuales. Como podemos observar en la figura 5.4, cada mes representa una barra, cuyo color vendrá determinado por el resultado neto del mes, verde para lo meses positivos y rojo para los negativos, de esta forma podremos comprobar si el resultado total se debe a algún dato atípico (en este caso mes atípico) o si existen muchos meses con saldo neto negativo, lo que supondría un serio problema relacionado con la disciplina necesaria para operar con el sistema. El objeto de este gráfico es el de verificar la homogeneidad del sistema en una escala mensual, ya que sabemos que nos vamos a encontrar operaciones perdedoras, pero los resultados mes a mes nunca arrojan grandes pérdidas.

Figura 5.4. Resultados Netos mensuales.

5.4. ANÁLISIS TEMPORAL El análisis temporal no cuenta con la relevancia del análisis de ratios o el gráfico y su mayor utilidad es la de servirnos como indicador de como va a ser la operativa durante la implementación del sistema en tiempo real. Al haber seleccionado un sistema seguidor de tendencia puro estaremos siempre en mercado, ya sea mediante posición larga o corta. Como vemos en la figura 5.5, estamos en el mercado el 99,73% del tiempo total utilizado para el backtesting, por lo que si utilizáramos este método para operar nos mantendremos siempre posicionados. También es importante analizar el periodo medio de duración de cada operación que en nuestro ejemplo es de 1.29 días, por lo que en media, al abrir una posición tendremos que esperar al día siguiente para cerrarla. Los sistemas seguidores de tendencia siguen la máxima de “Dejar correr los beneficios y cortar rápidamente las pérdidas”, es lo que uno de los maestros en el desarrollo de

34



sistemas, Tushar Chande denomina sistemas TOPS COLA (Take Our Profits Slowly, Cut Our Losses At once), nuestro sistema cumple este principio ya que las posiciones ganadoras se mantienen, en media, 1.67 días, mientras que las perdedoras no llegan al día (0.96). Como podemos comprobar con el resto de variables, este tipo de análisis nunca supondrá una restricción a no utilizar el sistema, sino que simplemente nos ayudará a mantener la confianza en el en el mismo durante su implementación en el mercado. Cuanto más sepamos sobre el comportamiento del sistema, mejor rendimiento le sacaremos en su implementación.

Figura 5.5. Tabla de Análisis Temporal.

5.5. COMO SABER SI NUESTRO SISTEMA HA DEJADO DE FUNCIONAR Supongamos que nuestro sistema ha pasado todas las pruebas a las que le hemos sometido y no sólo ha superado con creces el control de calidad establecido si no que lo ha hecho con nota, por lo que nos hemos decidido a pasar a la fase de implementación. Tras un periodo inicial de buen funcionamiento y beneficios, el sistema parece que ha dejado de funcionar y se ha convertido en una máquina de perder dinero, ¿se trata de una mala racha o es que el sistema no es tan bueno como nos parecía? Lo primero que vamos a verificar es que si estamos utilizando un sistema seguidor de tendencia, éste no ha dejado pasar ninguno de los grandes movimientos del mercado para los que fue ideado. Como vimos en el capítulo sobre la tipología de sistemas, los seguidores de tendencia son rentables a largo plazo debido a que se mantienen mucho tiempo en mercado y el resultado final depende de unas pocas operaciones (regla 80-20 de Pareto). Si nuestro sistema ha dejado pasar una de estas grandes operaciones, es que ya no merece la pena seguir utilizándolo.

35



Si estamos operando con un sistema seguidor de tendencia y hemos entrado en un periodo lateral, vamos a perder dinero ya que este tipo de operativa siempre lo hace en los mercados laterales y lo que tenemos que hacer es armarnos de paciencia y esperar a la rotura del rango lateral. Si estamos empleando un sistema de explosión de volatilidad, nos saltará la alarma cuando la fiabilidad del sistema esté por debajo de la fiabilidad media, que para este tipo de sistemas es más elevada que para los seguidores de tendencia. Otra señal de aviso que podríamos utilizar es la relacionada con el máximo Drawdown, si por ejemplo nuestro sistema ha entrado en un Drawdown que excede al histórico en un 50 o 100%, se debe cortar la operativa y revisar el sistema. “La evaluación de sistemas de trading no es un arte, sino una ciencia. Existe un procedimiento claro, con un rango definido de resultados aceptables. Toda vez que hemos definido estos límites, la evaluación debe convertirse en algo rutinario. Cuando los resultados obtenidos al implementar el sistema se alejen de estos parámetros establecidos, el sistema deberá ser revisado. La detección temprana de un mal sistema es tan importante para nuestra salud financiera a largo plazo, como lo es el desarrollo del propio sistema”.

Charlie F. Wright

5.6. RESUMEN DEL CAPÍTULO

En este capítulo se ha pasado revisión a las principales herramientas que nos ofrece cualquiera de los muchos paquetes de análisis técnico (en nuestro ejemplo hemos usado TS2000i) para evaluar los resultados de un Sistema de Trading Mecánico, separando esta evaluación en tres apartados que son de mayor a menor importancia: Análisis numérico, Análisis Gráfico y Análisis Temporal. Nos hemos centrado en los aspectos fundamentales de la evaluación, por lo que existirán además de los mencionados numerosos ratios, gráficos y tablas complementarios. Como conclusión a lo expuesto propongo una serie de puntos que debemos recordar cada vez que nos propongamos evaluar un nuevo sistema de trading. Nuestro objetivo está en la búsqueda de un sistema con el mayor Resultado Neto posible, sin embargo, no tenemos que cegarnos por estos beneficios, debemos concentrar nuestros esfuerzos en un sistema que haya ganado dinero en el pasado y que, sobretodo, sea lo suficientemente robusto como para mantener los beneficios en el futuro. La evaluación de resultados es una herramienta muy potente que nos va a servir para dar el visto bueno al sistema y para saber como reaccionar durante la fase de implementación del sistema, fase para la que no estamos emocionalmente preparados y en la que tendremos que luchar contra nuestra naturaleza humana. Cualquier desviación del sistema, en su etapa de implementación en tiempo real, ya sea positiva o negativa debe ser objeto de estudio y reflexión para verificar que los parámetros establecidos en el modelo siguen siendo útiles. Si queremos que nuestra cuenta de resultados refleje los números que arroja el backtesting de nuestros datos históricos, estaremos obligados a realizar todas las operaciones que nos dicta el

36



sistema, esto es mucho más complicado de lo que parece y por lo general siempre que empezamos a operar según las señales de un sistema, pensamos que podemos mejorar las estadísticas si cambiamos algunas señales. La experiencia de las pérdidas le demostrará que a la larga su sistema habrá generado más dinero que su operativa discrecional. Verifique que la curva de resultados del sistema (Equity Line) sube de manera estable y sin caídas bruscas. Cuanto mayor sea el número de operaciones generadas por un sistema en la fase de backtesting, mayor fiabilidad tendrá el resultado obtenido. Probablemente, el punto más importante de la evaluación de un sistema está en el máximo Drawdown intradiario, ya que este es el verdadero coste de operar con el sistema. Si no somos capaces de soportar esas pérdidas, no debemos operar con el sistema. Si está desarrollando un sistema que opera en el lado largo y en el corto, analice ambas estadísticas de forma independiente, ya que puede que nuestro sistema necesite cambiar los parámetros dependiendo de la posición o que funcione sólo con largos o sólo con cortos.

37



6. EXPERIENCIA REAL CON LOS SISTEMAS DE TRADING.

Parte de nuestro equipo de Hispafinanzas.com, esta gestionando actualmente distintos instrumentos de inversión colectiva mediante distintos sistemas de Trading, y queremos compartir con todos ustedes las experiencias que vivimos diariamente. Con el paso del tiempo hemos podido comprobar que los sistemas de Time Frame bajo, como por ejemplo 5, o 15 minutos son poco robustos y poco o nada tiene que ver el Backtesting pasado con lo que vas obteniendo a lo largo de los años siguientes, lo que nos ha llevado a utilizar sistemas de 30, 60 y 120 minutos, además debemos añadir que los sistemas de Time Frames bajos son poco operativos ya que generan gran cantidad de operaciones y al final pierdes gran cantidad de dinero en comisiones y deslizamientos. Algo que nos ha impactado mucho a lo largo de estos años al estar en contacto con gestores de Hedge Funds Americanos e Ingleses es que casi nunca utilizan sistemas intradiarios, justo por lo que habíamos comentado anteriormente, porque no hay una herramienta capaz de ofrecer una gran fiabilidad en lo que respecta a la automatización de las operaciones, ya que sinceramente y sin ánimo de desmoralizar a nadie, a día de hoy, en el mercado, no conozco una herramienta que un particular se pueda permitir y que ofrezca una fiabilidad más que aceptable a la hora de automatizar las operaciones de nuestros sistemas, lo que lleva a muchas instituciones y fondos anglosajones a realizar primero, una gran inversión en el desarrollo de software y después contratar a sus Traders. Por tanto que sepa, que usar un sistema intradiario tiene un gran coste económico y además usted tendrá que supervisar todos los días las operaciones que se producen en tiempo real algo realmente estresante se lo aseguro. Además la cultura anglosajona tiene menos aversión al riesgo por lo que prefieren usar sistemas diarios ya que así obtienen más rentabilidad, imagínense un gestor un día me dijo q su máximo Draw había sido de un 14% durante la friolera de 19 meses, casi nada señores. ¿Es usted capaz de aguantar todo eso? En lo que respecta a los retornos obtenidos por sistemas debemos decir que este último año ha sido un mal año para los futuros de índices y realmente malo para las acciones que sólo operamos en largo, pero fue un año realmente bueno para nuestros sistemas de Commodities lo que nos llevo a obtener una rentabilidad aproximada de un 4%, ligeramente inferior que en el 2006 fue de un 8%. La operativa diaria la realizamos con una plataforma propia desarrollada por nuestro equipo, quien se encarga de supervisar la ejecución de cada una de las operaciones que generan los sistemas distribuidos entre acciones y futuros, utilizando sistemas antitendencia en futuros de índices, tendenciales en Commodities y de patrones de precios en acciones, esencialmente en acciones listadas dentro de los índices., utilizando un total de 25 sistemas aproximadamente.

38



Normalmente preferimos usar órdenes a mercado en cada una de las operaciones que realizamos ya que tenemos malas experiencias con las órdenes limitadas, especialmente en las que realizamos diariamente con acciones, lo que nos ha hecho intentar evitar dichas órdenes. Lo que realmente sugerimos a nuestros lectores y como consejo útil, es que una cosa es hacer Backtesting y otra muy distinta es operar en tiempo real. La experiencia es un grado y realmente nunca sabrá si su sistema se acopla a su estilo de personalidad o no hasta que no comience a operar con el después de comprobar la robustez y fiabilidad del mismo en los distintos Backtesting que realice. Normalmente una vez que decidimos si un sistema es susceptible de ser seleccionado para operar con el establecemos un periodo de 6 meses de incubadora a modo de Paper Trading, para ver su comportamiento en tiempo real, para más adelante comenzar a operar con el.

39



7. CÓDIGO EASYLANGUAGE DE SISTEMAS DE TRADING. Para terminar queremos compartir con todos ustedes dos sistemas de Trading que actualmente utilizamos en nuestra operativa. El primero es un sistema para el Bund que recomendamos utilizarlo para gráficos de 60 minutos y el segundo es un sistema para el Dax, que recomendamos usarlo en gráficos de 30 minutos.

Esto es sólo un ejemplo de dos sistemas de una cartera de 25, en ningún caso recomendamos su uso individual sirviendo simplemente como ejemplo para nuestros lectores. El código que se utiliza es de Easylanguague de Tradestation2000i.

2.7.

Sistema 1 para el Bund en 60 minutos:

40



2.8.

Sistema 2 para el Dax en 30 minutos.

41



42

Manual de Introducción a los Sistemas de Trading

Teoria General De Los Sistemas

Psicologia De Los Sistemas De Juego

Sistemas de Banco de Dados

Diseño De Sistemas De Sonido

Curso De Introduccin A Las Telecomunicaciones

Sistemas de Numeración

Diseño Estructurado De Sistemas

Seminario Sistemas De Informacion

Sistemas de Desigualdades Lineales

Implantacion De Sistemas

Sistemas Politico De Garzon

Sistemas de Ecuaciones Lineales

Analisis de Sistemas Electricos de Potencia

Fundamentos y Diseño de Sistemas de Riego

Dinamica de Sistemas (Spanish Edition)

Sistemas De Informacion En Internet

Analisis Forense De Sistemas Gnu

Sistemas De Significacion En Arquitectura

Los Sistemas Hidrotermales Y El Origen De La Vida

Sistemas de informação: quesitos de excelência dos sistemas de informação operativos e estratégicos

De Los Charruas A Los Tupamaros

De los nombres de cristo

Una Aproximacion A Los Sistemas Complejos

A traves de los tiempos

A Traves De Los Tiempos

De Jesus a los Sacramentos

Trading Manual

Manual de Cirugia de Schwartz

Manual De Construccion De Escaleras

Manual de Introducción a los Sistemas de Trading

Teoria General De Los Sistemas

Psicologia De Los Sistemas De Juego

Sistemas de Banco de Dados

Diseño De Sistemas De Sonido

Curso De Introduccin A Las Telecomunicaciones

Sistemas de Numeración

Diseño Estructurado De Sistemas

Seminario Sistemas De Informacion

Sistemas de Desigualdades Lineales

Implantacion De Sistemas

Sistemas Politico De Garzon

Sistemas de Ecuaciones Lineales

Analisis de Sistemas Electricos de Potencia

Fundamentos y Diseño de Sistemas de Riego

Dinamica de Sistemas (Spanish Edition)

Sistemas De Informacion En Internet

Analisis Forense De Sistemas Gnu

Sistemas De Significacion En Arquitectura

Los Sistemas Hidrotermales Y El Origen De La Vida

Sistemas de informação: quesitos de excelência dos sistemas de informação operativos e estratégicos

De Los Charruas A Los Tupamaros

De los nombres de cristo

Una Aproximacion A Los Sistemas Complejos

A traves de los tiempos

A Traves De Los Tiempos

De Jesus a los Sacramentos

Trading Manual

Manual de Cirugia de Schwartz

Manual De Construccion De Escaleras

Recommend Documents